在MySQL8.0以前,通常会通过infomation_schema的表来获取一些元数据,例如从tables表中获取表的下一个auto_increment值,从indexes表获取索引的相关信息等。
1、将字符转换为数字 cast()函数 cast(colum as unsigned)
在做自动化运维开发过程中,需要从information_schema.tables获取MySQL表相关的元信息,发现MySQL8.0和5.7存在的差异还是比较大的;在MySQL8.0以前,通常会通过infomation_schema的表来获取一些元数据,例如从tables表中获取表的下一个auto_increment值,从indexes表获取索引的相关信息等。
事务性数据字典与原子DDL,是MySQL 8.0推出的两个非常重要的新特性,之所以将这两个新特性放在一起,是因为两者密切相关,事务性数据字典是前提,原子DDL是一个重要应用场景。
接下来我们使用 GROUP BY 语句 将数据表按名字进行分组,并统计每个人有多少条记录:
1.7 函数 1.7.1 数字类 -- 获取随机数 mysql> select rand(); +------------------+ | rand() | +------------------+ | 0.25443412666622 | +------------------+ 1 row in set (0.00 sec) -- 随机排序 mysql> select * from stuinfo order by rand(); -- 随机获取一条记录 mysql> se
在上面的例子中,如果有 "UnitsOnOrder" 值是 NULL,那么结果是 NULL。
正文之前 昨天下午写了篇 Mysql学习小计,结果出乎意料的受欢迎?变相刺激了我多写点 Mysql?好吧,如尔所愿。我晚上反正还不知道学点啥,就把今天看的那个菜鸟教程学完吧,到时候估计一点了,就可以睡了。 正文 ---- Mysql 排序 select field1, field2,...fieldN table_name1, table_name2 order by field1, [field2...] [ASC [DESC]] 你可以使用任何字段来作为排序的条件,从而返回排序后的查询结果。 你
coalesce()解释:返回参数中的第一个非空表达式(从左向右依次类推); 使用示例:a,b,c三个变量。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/158548.html原文链接:https://javaforall.cn
COALESCE函数可以说是新的if和when...case的替代语句了(感觉最大的收获就是这个了…)
用一个形象的比喻来说明这三者的区别。首先空格很好理解,一个空字符串吗,占据一定的空间大小。不好理解的其实是空值和null,空值相当于一个杯子是真空状态的,什么也没有,null表示的杯子中有空气。
在数据仓库建模中,未经任何加工处理的原始业务层数据,我们称之为ODS(Operational Data Store)数据。在互联网企业中,常见的ODS数据有业务日志数据(Log)和业务DB数据(DB)两类。对于业务DB数据来说,从MySQL等关系型数据库的业务数据进行采集,然后导入到Hive中,是进行数据仓库生产的重要环节。如何准确、高效地把MySQL数据同步到Hive中?一般常用的解决方案是批量取数并Load:直连MySQL去Select表中的数据,然后存到本地文件作为中间存储,最后把文件Load到Hive表中。这种方案的优点是实现简单,但是随着业务的发展,缺点也逐渐暴露出来:
作为一名数(取)据(数)分(工)析(具)师(人),不得不夸一下SQL,毕竟凭一己之力养活了80%的数据分析师,甚至更多。SQL语言短小精悍,简单易学,而且分析师重点只关注查询,使得学习成本和时间成本瞬间就下来了。
如果因为业务需要,一定要使用 shuffle 操作,无法用 map 类的算子来替代,那么尽量使用可以 map-side 预聚合的算子。
很多人知道ISNULL函数,但是很少人知道Coalesce函数,人们会无意中使用到Coalesce函数,并且发现它比ISNULL更加强大,其实到目前为止,这个函数的确非常有用。
提示: SELECT INTO 还可以用于使用另一个表的架构创建新的空表。只需添加一个导致查询不返回数据的 WHERE 子句:
MySQL主从数据不一致是比较常见的情况,如何对比,如何修复是DBA必知必会的一项熟练的技能。
两个要求: ①计算出来的字段销售总额保留两位小数; ②排序时,汇总不参与排序,放在最下面。
1、Kettle是一款国外开源的ETL工具,纯java编写,可以在Window、Linux、Unix上运行,数据抽取高效稳定。下载图形化界面的zip包格式的,直接解压缩使用即可。安装部署模式这里不说了,自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式。 Kettle的社区官网:https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址:https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/ kettle国内镜像下载:http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integration/ 2、由于这里只是演示了如何配置通过时间戳和批次号增量的导入数据,所以具体的操作不再叙述,具体的使用自己可以根据需求来使用。
HashJoin是关联查询中最重要的算子,对于计算密集型应用,关联查询的性能瓶颈主要在于HashJoin算子Probe阶段的Hash查找和Data Shuffle上。RuntimeFilter是用于运行时优化HashJoin性能的一种常见方法,RuntimeFilter对于INNER JOIN, Right Join, Semi Join等都有显著的性能提升效果。目前RuntimeFilter技术已经在很多数据库中得以应用,比如SnowFlake(BloomJoins), Impala,EMR Spark,Apache doris,Starrocks,PolarDB-X等。
朋友推荐了一本书《SQL Cookbook》,翻译过来就是《SQL经典实例》,讲的都是SQL编写层面的案例,例如获得随机数、NULL值判断、求中位数、日期计算等,都是日常工作中可能用到的,但是有些知识点可能稍微模糊,用的时候,得琢磨下,或者有些知识点不了解,你不知道通过SQL还可以实现某个功能,借此机会,系统回顾一下SQL相关的开发技能,争取了解之前不知道的,巩固之前模糊的知识点,跟大家共享读书笔记。
参考文档 https://www.cnblogs.com/dongling/p/5710643.html
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
本文介绍了在技术社区中,如何从技术角度、业务角度、架构角度、运维角度等多个维度出发,进行社区技术内容的分类、规划、建设、管理、优化,并阐述了在此过程中的技术选型和社区机制建设。同时,本文还分享了基于机器学习和数据挖掘的技术内容管理方法,以及面向知识图谱、智能问答、科技情报等场景的技术实践。
普通的 map 算子对 RDD 中的每一个元素进行操作,而 mapPartitions 算子对 RDD 中每一个分区进行操作。
SQL和SQL之间大差不差,但是恰好就是差得这么些小玩意,看起来简单,真的搞起来就让人头秃了~简单聊一下MySQL、PostgreSQL和SQL Server之间差得那么一点点东西。
目录 1 mysql 2 pg 1 mysql ifnull(字段,0) 2 pg coalesce (字段,0)
在日常的开发中,遇到需要处理 Null 值的场景还是蛮常见的。比如,查询某个字段包含 Null 值的记录、在展示的时候将 Null 值转为其它值、聚合包含 Null 值的列等。
比如在上例子中,我们存储了一些不希望暴露性别的用户,存储的值为3.此时想要查询可以:
提到分区表,一般按照范围(range)来对数据拆分居多,以哈希来对数据拆分的场景相来说有一定局限性,不具备标准化。接下来我用几个示例来讲讲 MySQL 哈希分区表的使用场景以及相关改造点。
1)input:json日志 2)ETL:根据IP解析出 省份,城市 3)stat: 地区分布指标计算, 满足条件的才算,满足条件的赋值为1,不满足的赋值为0 (如下图) 将统计结果写入MySQL中。 (就比如说这个广告请求要满足 requestmode=1 和 processnode =3 这两个条件)
在MySQL中,优化数据查询和生成报表是至关重要的任务,WITH ROLLUP是一个用于在查询结果中生成合计行的特殊子句。它可以在GROUP BY子句中使用,以在结果中添加额外的行,显示分组的合计值。
文章主要介绍了如何基于元数据进行维表数据的增量抽取和变更。主要包括三个部分:1. 基于元数据定义的维度表数据模型,包括定义的表、字段、数据模型;2. 基于元数据定义的维度表数据抽取,使用SQL语句从源系统中抽取数据;3. 基于元数据定义的维度表数据变更,使用SQL语句对目标系统中的数据进行变更。
本文带来带来如何监控 MySQL 的教程。MySQL 相比于 PG 和 MS SQL 监控难度最小,因为比较成熟,而且使用广泛,自然监控手段就没那么复杂,当然因为是基础篇,所以才说难度较低,监控的指标依照官方模板,对于初学者来说足够使用了。如果有深入的监控需求,那就需要和业务方沟通,根据监控的范围来制作自定义指标了。
当我们使用Spark加载数据源并进行一些列转换时,Spark会将数据拆分为多个分区Partition,并在分区上并行执行计算。所以理解Spark是如何对数据进行分区的以及何时需要手动调整Spark的分区,可以帮助我们提升Spark程序的运行效率。
在MySQL中,NULL 值被认为比任何 非NULL 值低,因此,当顺序为 ASC(升序)时,NULL 值出现在第一位,而当顺序为 DESC(降序)时,则排序在最后。
在对RDD进行算子时,要避免相同的算子和计算逻辑之下对RDD进行重复的计算,如下图所示:
1.使用reduceByKey/aggregateByKey替代groupByKey
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/m4NPnZaKJMXKrTwtZoOQeQ
Oracle左连接、右连接可以使用(+)来实现,MySQL只能使用left join ,right join等关键字。 Oracle
在关系型数据库管理系统(RDBMS)中,连接查询是一项重要的数据库操作,它允许我们从多个表中检索和组合数据,以便进行更复杂的查询和分析。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云